離散的反応拡散系の自己組織化能力を利用したデジタル画像処理技術の開発

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本研究は、情報科学と非線形科学の両分野の境界領域に光を当て、離散的な非線形素子を持つ反応拡散系が示す特徴的な自己組織化能力を解明するとともに、画像処理への応用など非線形科学を基礎とする新しい情報科学分野を創成することを目的とした。特に、コントラストの小さな映像からのエッジ抽出、自己組織的な領域分割、画質改善、そしてノイズの多い画像からのロバストな情報抽出、S/N向上、さらに両眼立体視の新たな解析手法等の開発を具体的なテーマとした。具体的には、1)拡散現象の離散計算における近似の問題の検討、2)反応と拡散における非局所的結合の影響の検討、3)閾値を持つ非線形系に特有な確率共鳴現象の利用、4)反応拡散系とニューラルネットワークとの結合モデルの検討、5)連続入力される動画像データに対応できるモデルの構築、6)ノイズロバストなモデルの提案と、数値解析による実証、7)開発した非線形反応拡散モデルを用いた視覚機能の解釈などの検討を行った。その結果、以下のような有用な知見が得られた。1)自己組織的な多値化モデルの提案による画像の領域分割手法の提案(発表2)、2)離散的反応拡散モデルにおける確率共鳴現象を用いた、雑音環境下での視覚機能実現(発表3)、3)多層反応拡散モデルを用いたステレオ画像処理手法の提案(発表4)、4)自己抑制型の反応拡散モデルを用いたステレオ画像処理手法の提案(発表5)、5)連続する画像入力に対する反応拡散モデルの適用による錯視現象の理解(国際会議発表予定)。査読論文2編、著書1編が印刷中であり、国際会議発表は口頭発表が認められた(2007年7月)。